VRX 仿真环境架构
基于 Gazebo 物理引擎构建的 Virtual RobotX (VRX) 高保真仿真平台。
作为 AI 的“虚拟考场”，利用实测数据校准物理参数，实现零风险的强化学习训练。
物理核心 1. 物理引擎核心 (Gazebo Engine)
依据申请表交付物 3 定义的三大物理特性。
波浪模型
模拟动态水面环境。
- 作用： 生成随机波浪干扰，训练 AI 抗浪性。
- 目标： 验证船体在波峰波谷间的稳定性。
风阻模型
模拟海面风力干扰。
- 作用： 施加持续侧向推力，测试 AI 的纠偏能力。
- 目标： 模拟阵风对船体航向的影响。
浮力模型
模拟船体流体动力学。
- 作用： 计算船体在水中的吃水与姿态变化。
- 目标： 确保虚拟船只的运动符合物理规律。
数据闭环 2. 虚实校准机制 (虚实迁移)
数据来源 (真实基准)
来自真实海试的轨迹数据。
使用第一代系统现有硬件在真实海况下采集的运动数据（轨迹、速度、角速度）作为基准。
校准验证 (模型验证)
调整仿真参数逼近真实。
对比虚拟轨迹与真实轨迹，微调仿真环境中的摩擦系数和水阻参数，确保“仿真真实度”。
目标 3. 训练与验证目标
AI 策略训练
在虚拟环境中进行数百万次的试错，训练深度神经网络掌握抗流策略。
安全性验证
在仿真中模拟极端海况（如巨浪），验证 AI 是否会输出危险指令，确保下海前安全。
舒适度达标
验证控制策略是否符合“角速度小于 2.5度/秒”的人因工程指标。